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泗阳县杨树生物量遥感估算及其动态变化分析

2020-12-14阅读(166)

泗阳县杨树生物量遥感估算及其动态变化分析

论文摘要

本文采用2005、2009年两期江苏省森林资源调查数据及对应的影像数据对宿迁市泗阳县杨树森林生物量进行了估算分析。首先利用2005年江苏省森林资源一类（连清）统计数据与2009年森林资源二类调查数据基于生物量换算因子连续函数法估算出杨树林生物量,然后分别对应于2005年Landsat TM、2009年HJ-1B影像提取遥感因子以逐步多元拟合回归法对生物量估算分析并建立了遥感估算模型；然后以该研究区2009年江苏森林资源二类调查数据为例,对不同龄组、郁闭度、土壤质地上杨树生物量的生长情况进行分析,并建立了基于龄组（幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林、过熟林）的遥感估算模型,期望为今后泗阳县乃至更大尺度区域杨树林的经营管理提供基础数据和理论依据；论文最后还分析了两期杨树生物量的动态变化。结果如下：（1）在对两期影像分类的过程中,根据森林资源规划设计调查规程进行分类类别的确定,严格选择训练区,对训练区样本做可分性评价,采用最大似然法对影像进行分类。2005年TM影像像元大小是30*30m,总共有330929个杨树像元,杨树林面积约为29768.6 ha；2009年的HJ-1B影像像元大小也是30*30m,总共有468925个杨树像元,杨树林面积约为38848.8 ha,从2005年至2009年杨树林面积增加了9080.2 ha,增加了30.5%。（2）利用2005年江苏省森林资源一类统计数据和生物量换算因子连续函数法估算出杨树林生物量。对TM遥感影像提取植被指数和波段比值等因子与杨树生物量做相关性分析,在0.01水平上显著相关,这为利用遥感模型估算研究区杨树林生物量提供支撑。杨树林单位面积生物量与NDVI、RVI B1/B3、B2*B3/B4的散点分布有着明显的线性关系,从66个样本中随机抽取50个样本数据采用逐步多元回归建立生物量遥感估算模型,相关系数R2为0.7011,相关性显著。用剩余16个样本数据做精度检验,平均误差为-1.996。（3）利用2009年江苏省森林资源二类调查数据和生物量换算因子连续函数法估算出杨树林生物量；对HJ-1B遥感影像提取植被指数和波段比值等因子与杨树生物量做相关性分析,在0.01水平上显著相关,这提高了利用遥感模型估算研究区杨树林生物量的说服力。杨树单位面积森林生物量与TNDVI、B1/B4、B2/B4、B3/B4、B3/（B1+B2+B3+B4）、B4/（B2+B3）、树冠（shuguan）因子的散点分布有着明显的线性关系,从93个样本中随机抽取60个样本数据采用逐步多元回归建立生物量遥感估算模型,相关系数R2为0.4448,相关性一般。用剩余33个样本数据做精度检验,平均误差为-1.608。另外建立了以龄组--年龄序列的遥感估算模型,每一龄组（幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林）随机抽取40个样本数据,分别建立杨树生物量估算模型,相关系数分别为0.3634、0.3696、0.4164、0.3597。（4）基于分类后比较法,提取出杨树类别,分别根据已拟合出的遥感估算模型对杨树生物量进行反演,统计出两期杨树生物量数据结果：2005年泗阳县杨树林生物量为1786771.2 t,2009年杨树林生物量为2760600.4 t,四年间增加了973829.2 t,增加了35.3%,与杨树面积增幅发展趋势一致,这既是国家和当地政府对林业生态的政策的推进,也是人们对林业能带来的巨大效益的重视。

论文目录

  • 致谢
  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究的目的与意义
  • 1.2 国内外研究进展
  • 1.2.1 国外森林生物量研究状况
  • 1.2.2 国内森林生物量研究状况
  • 1.3 森林生物量的主要研究方法
  • 1.3.1 森林生物量直接测量途径
  • 1.3.2 森林生物量间接估算途径
  • 1.3.3 森林生物量估算方法展望
  • 1.4 杨树林分生物量研究状况
  • 1.4.1 杨树生物量估算模型研究进展
  • 第二章 研究区概况、数据来源及研究方法
  • 2.1 泗阳县概况
  • 2.1.1 自然条件
  • 2.1.2 杨树产业
  • 2.2 数据来源
  • 2.2.1 森林资源调查数据
  • 2.2.2 遥感影像数据
  • 2.3 研究方法与技术路线
  • 2.3.1 林分生物量估算方法
  • 2.3.2 研究技术路线
  • 第三章 研究区数据预处理
  • 3.1 遥感影像的几何校正
  • 3.2 遥感影像的辐射校正
  • 3.2.1 辐射校正的必要性
  • 3.2.2 遥感影像的辐射定标
  • 3.2.3 FLAASH的基本原理和遥感数据的大气校正
  • 3.2.4 辐射校正后原始波段的统计特征分析
  • 3.3 杨树面积的遥感影像分类提取
  • 3.3.1 分类类别的确定
  • 3.3.2 训练区的选择
  • 3.3.3 可分性
  • 3.3.4 杨树面积提取
  • 第四章 基于多源数据的杨树生物量遥感估算模型
  • 4.1 基于森林资源一类数据与TM影像的杨树生物量估算分析
  • 4.1.1 泗阳县一类调查数据分析
  • 4.1.2 基于ArcGIS的遥感数据及其派生数据波段比值的提取
  • 4.1.3 杨树生物量多元回归遥感模型
  • 4.2 基于森林资源二类数据与HJ影像的杨树生物量估算分析
  • 4.2.1 泗阳县森林资源二类调查数据分析
  • 4.2.1.1 泗阳县地上部分森林林分各优势树种组森林生物量分析
  • 4.2.1.2 泗阳县地上部分杨树林分森林生物量分析
  • 4.2.2 基于ArcGIS的遥感数据及其派生数据波段比值的提取
  • 4.2.3 杨树生物量多元回归遥感模型
  • 4.2.3.1 杨树林分生物量多元回归模型
  • 4.2.3.2 基于各龄组的杨树生物量多元回归模型
  • 4.3 小结
  • 第五章 泗阳县杨树生物量动态变化
  • 5.1 动态变化方法概述
  • 5.2 杨树生物量反演提取
  • 第六章 结束语
  • 6.1 结论
  • 6.2 讨论
  • 参考文献
  • 详细摘要
  • Abstract

    • 相关论文文献

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